AI 实践

包含机器学习、深度学习实战教程，AI 模型应用（如 OpenAI API）、Prompt 技巧等。

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RAG检索增强生成实战：让AI更懂你的业务RAG（Retrieval-Augmented Generation）是提升大语言模型应用效果的重要技术。通过结合检索和生成，RAG让AI可以访问外部知识库，...

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AI模型微调与部署：从预训练模型到生产应用大语言模型的微调和部署是AI应用落地的关键环节。本文介绍如何微调开源模型，以及如何将模型部署到生产环境。微调（Fine-tuning）是在预训练模型基础上，使...

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AI应用安全与伦理：构建负责任的AI系统随着AI应用的普及，安全和伦理问题日益突出。本文介绍AI应用开发中需要关注的安全威胁和伦理考虑，以及相应的防护措施。Prompt注入是AI应用面临的主要安全威胁...

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大模型应用开发入门：从API调用到完整应用大语言模型（LLM）的出现为应用开发带来了新的可能性。本文介绍如何从零开始开发大模型应用，涵盖API调用、应用架构、常见问题等内容。API选择是第一步。Ope...

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Prompt工程最佳实践：让AI更好地理解你的需求Prompt工程是使用大语言模型的核心技能。好的Prompt可以让AI生成高质量的输出，差的Prompt则可能得到无用甚至错误的结果。本文介绍Prom...

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